python - 如何从 3d 数组中删除周围的空数据

Question

我有一个形状为 (136, 512, 512) 的数组，该数组包含 0 和 1，表示该 3d 空间内的对象形状。我试图通过删除数组的空切片来减小数组的大小。本质上，我想将所有 1 保留在我的数组中，但删除不必要的行和列，同时保持我的数组为矩形，类似于 hitbox 或类似的东西。例如：

(0, 0, 0, 0, 0,

0, 0, 0, 1, 0,

0, 1, 1, 1, 0,

0, 1, 0, 1, 0,

1, 1, 0, 1, 0,

1, 0, 0, 1, 0,

0, 1, 1, 1, 0,

0, 0, 0, 0, 0)

会成为：

(0, 0, 0, 1,

0, 1, 1, 1,

0, 1, 0, 1,

1, 1, 0, 1,

1, 0, 0, 1,

0, 1, 1, 1)

但在 3d 尺度上

（对不起，可怕的格式，我在这方面很糟糕。）

这只是必要的，因为 pyplot 似乎无法用体素绘制如此大的 3d 图，或者至少在我的计算机上需要很长时间。因此，如果有人知道如何制作大型 3d 绘图，那就太好了。

编辑澄清一下，该示例只是一个 2d 示例，但要在 3d 中执行此操作，它必须考虑所有其他行/列，因为每个正方形必须具有相同的形状。不确定这是否有意义，很难在这么多维度上解释它。

把它想象成从立方体的中心移除每边最外面的 1 之外的任何东西。

标签： pythonnumpy

Answer 1

编辑：仅删除周围的括号，请阅读Bill 的出色回答。

---

您可以使用np.allandnp.delete来实现这一点。

import numpy as np

l = [[0, 0, 0, 0, 0],
[0, 0, 0, 1, 0],
[0, 1, 1, 1, 0],
[0, 1, 0, 1, 0],
[1, 1, 0, 1, 0],
[1, 0, 0, 1, 0],
[0, 1, 1, 1, 0],
[0, 0, 0, 0, 0]]

arr = np.array(l)
arr1 = np.delete(arr, np.all(arr[..., :] == 0, axis=0), axis=1) # Deletes all 0-value columns
arr2 = np.delete(arr1, np.all(arr1[..., :] == 0, axis=1), axis=0) # Deletes all 0-value rows

print(arr)
print(arr2)

输出

[[0 0 0 0 0]
 [0 0 0 1 0]
 [0 1 1 1 0]
 [0 1 0 1 0]
 [1 1 0 1 0]
 [1 0 0 1 0]
 [0 1 1 1 0]
 [0 0 0 0 0]]
[[0 0 0 1]
 [0 1 1 1]
 [0 1 0 1]
 [1 1 0 1]
 [1 0 0 1]
 [0 1 1 1]]

同样也可以扩展到 3D 阵列。